为题进行了技术分享。在分享中,火山引擎ByteHouse技术专家以Kafka和物化MySQL两种实时导入技术为例,介绍了ByteHouse的整体架构演进以及基于不同架构的实时导入技术实现。# 架构整体的演进过程## 分布式架构概述... 这里以Kafka导入为例。由于分布式架构多shard,每个shard可以独立消费一部分topic partition,可以有天然的并发优势;每个shard内部可以再通过多线程并发执行消费任务,进一步提高消费并发;加上本地写入的优势,使得导入...
对于访问频度高的元数据会进行缓存。元数据服务自身只负责处理对元数据的请求,自身是无状态的,可以水平扩展。- **安全管理**权限控制和安全管理,包括入侵检测、用户角色管理、授权管理、访问白名单管理、安全审计等功能。## 计算层通过容器编排平台(如 Kubernetes)来实现计算资源管理,所有计算资源都放在容器中。 计算组是计算资源的组织单位,可以将计算资源按需划分为多个虚拟集群。每个虚拟集群里包含 0 到多...
Kafka、ClickHouse、Hudi、Iceberg 等大数据生态组件,100%开源兼容,支持构建实时数据湖、数据仓库、湖仓一体等数据平台架构,帮助用户轻松完成企业大数据平台的建设,降低运维门槛,快速形成大数据分析能力。## **产... **【私有化-功能迭代更新】** - 支持账号登录对接飞书、飞连、告警信息支持发送到飞书通知 - 数据集成 LAS->Redis,LAS->Mongo,LAS->SQLServer - 全环境英文版及配套文档- **【** **公...
Apache Kafka:Kafka是一个高吞吐量、可持久化、分布式的发布/订阅消息队列系统。它将消息持久化到磁盘,保证数据的持久性,并支持高度可扩展的分布式架构。Kafka适用于大规模数据流处理和实时数据管道。1. Activ... 并可与其他AWS服务无缝集成。以上只是一些常见的消息队列系统,每个系统都有自己的特点和适用场景。选择合适的消息队列系统取决于应用程序的需求,包括可靠性、性能、语言支持等方面的考虑。
限制了通过数据解决问题。从解决问题的角度出发,希望有一个合适的存储来保存这些明细的、未加工的数据。因此在这个阶段,人们对数据湖的解读更多的是聚焦在中心化的存储之上。不同的云厂商也把自己的对象产存储产品称为数据湖。比如 AWS 在那个阶段就强调数据湖的存储属性,对应的就是自家的对象存储 S3。在 Wiki 的定义中也是强调数据湖是一个中心化存储,可以存海量的不同种类的数据。但是当对象存储满足了大家对存储海量数据的诉...
通过存储和计算分离的云原生架构完美适配云上基础设施。在字节跳动内部,ByteHouse 已经支持 80% 的分析应用场景,包括用户增长业务、广告、A/B 测试等。除了极致的分析性能之外,ByteHouse 开箱即用,按实际使用付费的... Kafka 等地写入数据- SQL 工作表:在界面上编辑、管理并运行 SQL 查询- 计算组:创建和管理虚拟的计算资源,用于执行数据查询等操作- 查询历史:用于查看 SQL 的历史执行记录、状态和查询详情等![picture....
通过容器编排平台(如 Kubernetes)来实现计算资源管理,所有计算资源都放在容器中。计算组是计算资源的组织单位,可以将计算资源按需划分为多个虚拟集群。每个虚拟集群里包含0到多台计算节点,可按照实际资源需求量... ByteHouse 能够连接到 Kafka,并将数据持续传输到目标数据表中。与离线导入不同,Kafka 任务一旦启动将持续运行。ByteHouse 的 Kafka 导入任务能够提供 exactly-once 语义。您可以停止/恢复消费任务,ByteHouse 将记录...
限制了通过数据解决问题。从解决问题的角度出发,希望有一个合适的存储来保存这些明细的、未加工的数据。因此在这个阶段,人们对数据湖的解读更多的是聚焦在中心化的存储之上。不同的云厂商也把自己的对象产存储产品称为数据湖。比如AWS在那个阶段就强调数据湖的存储属性,对应的就是自家的对象存储S3。在Wiki的定义中也是强调数据湖是一个中心化存储,可以存海量的不同种类的数据。但是当对象存储满足了大家对存储海量数据的诉求...
Apache Kafka /Confluent Cloud/AWS Kinesis- 本地文件- RDS 离线导入适用于希望将已准备好的数据一次性加载到 ByteHouse 的场景,根据是否对目标数据表进行分区,ByteHouse 提供了不同的加载模式:- 全量加载:全量将用最新的数据替换全表数据。- 增量加载:增量加载将根据其分区将新的数据添加到现有的目标数据表。ByteHouse 将替换现有分区,而非进行合并。 **支持的文件类型**ByteHouse 的离线导入...
内部业务的实时导入需求 ByteHouse 实时导入技术的演进动机,起初于字节跳动内部业务的需求。在字节内部,ByteHouse 主要还是以 Kafka 为实时导入的主要数据源(本文都以 Kafka 导入为例展开... HaKafka 继承了社区原有 Kafka 表引擎的消费优点,再重点做了高可用的 Ha 优化。就分布式架构来谈,其实每个 Shard 内可能都会有多个副本,在每个副本上都可以做 HaKafka 表的创建。但是 ByteHouse 只会通过 ZK 选...
ByteHouse 主要还是以 Kafka 为实时导入的主要数据源(*本文都以 Kafka 导入为例展开描述,下文不再赘述*)。对于大部分内部用户而言,其数据体量偏大;所以用户更看重数据导入的性能、服务的稳定性以及导入能力的可扩展... HaKafka 继承了社区原有 Kafka 表引擎的消费优点,再重点做了高可用的 Ha 优化。就分布式架构来谈,其实每个 Shard 内可能都会有多个副本,在每个副本上都可以做 HaKafka 表的创建。但是 ByteHouse 只会通过 ZK 选一...
通过存储和计算分离的云原生架构完美适配云上基础设施。在字节跳动内部, **ByteHouse 已经支持 80% 的分析应用场景,包括用户增长业务、广告、A/B 测试等** 。除了极致的分析性能之外,ByteHouse 开箱即用, **按实... Kafka 等地写入数据* SQL 工作表:在界面上编辑、管理并运行 SQL 查询* 计算组:创建和管理虚拟的计算资源,用于执行数据查询等操作* 查询历史:用于查看 SQL 的历史执行记录、状态和查询详情等 ![picture...
通过定义物化视图实现查询加速,简化查询逻辑。 - 支持 ETL 工具 DBT connector,进一步完善任务调度、上下游对接能力。 - 正式上架 AWS Marketplace,已有 AWS 账户可以便捷地开通和使用 ByteHouse。- **【** **新增** **ByteHouse** **企业版功能】** - ByteHouse 企业版 PaaS 服务正式上架火山引擎,相比私有化版本,支持云上自助创建集群,包年包月计费,更灵活便捷。 - 支持部署查询网关,可实现 HTTP...